“LLM 에이전트, 이제 자율 학습 시대”…영국-UCL·화웨이 ‘메멘토’ 혁신, AI 패러다임 전환 예고

현지시각 9월 5일, 영국(UK) 런던에서 유니버시티 칼리지 런던(UCL)과 화웨이 노아의 방주 연구소(Huawei Noah’s Ark Lab)가 공동 개발한 인공지능(AI) 학습 프레임워크 ‘메멘토(Memento)’가 공개됐다. 이번 연구는 대형언어모델(LLM) 기반 에이전트가 기존의 파인튜닝이나 고비용 재훈련 없이 환경에 적응하며 실시간으로 학습할 수 있는 길을 열었다는 점에서 국제 AI 업계의 큰 반향을 불러일으키고 있다. 새 패러다임은 AI 생태계에 비용 효율성과 고객 맞춤형 솔루션의 확대 등 구조적 변화를 예고하고 있다.

메멘토는 인간의 기억 구조를 모방한 외부 메모리 시스템을 활용, AI가 새로운 환경에서 과거 경험을 불러와 상황에 맞게 의사결정을 내리는 점이 특징이다. 지금까지 LLM 에이전트는 특정 과제에 특화된 워크플로우 설계, 추가 파인튜닝, 강화학습 등 복잡하고 비용이 많이 드는 방식에 의존해왔으나, 메멘토는 이러한 한계를 피하면서도 데이터를 연속적·실시간으로 축적해 성능을 향상시킨다.

공개된 실험 결과에 따르면, 메멘토는 웹 리서치와 단계별 추론 능력을 평가하는 DeepResearcher 데이터셋에서 기존 체인오브소트(Chain-of-Thought) 기반 방식보다 두 배 가까운 성능향상을 기록하며 66.6% F1 점수를 달성했다. 또한 복잡한 도구 활용과 장기 목표 달성을 요구하는 GAIA 벤치마크에서도 상위권 성과를 냈고, 전문 지식 추론 시험(HLE)에서는 GPT-5에 근접한 결과, SimpleQA에서는 최고 정확도를 보였다. 이는 ‘맞춤형 자율 에이전트’ 시대의 가능성을 입증한 셈이다.

AI 업계와 학계는 메멘토가 재훈련 없이도 성능을 지속적으로 향상시킬 뿐 아니라, 외부 도구 및 자체 데이터를 연계해 고객별로 특화된 에이전트를 신속히 구축할 수 있다는 점에 주목하고 있다. 실제로 기업들은 고비용 파인튜닝 부담을 줄이고 유연하게 시스템을 진화시킬 수 있게 됐다. 벤처비트와 세계 주요 IT 전문매체는 “AI 에이전트의 상용화 전환점” “다음 세대 AI 트렌드의 본격 서막”이라 평가했다.

하지만 일각에서는 아직 해결 과제가 남아 있다고 지적한다. 일부 전문가들은 “데이터 수집과 환경 피드백의 품질에 따라 자율성의 한계가 드러날 수 있다”고 우려한다. 또한 AI 에이전트의 실시간 판단과정에서 일어날 오류나 오판, 그리고 이에 따른 법적·윤리적 책임 문제가 본격적으로 논의돼야 한다는 목소리도 커지고 있다. 향후 자동화된 AI 학습이 사회에 미칠 영향에 대한 광범위한 규제가 필수라는 지적이다.

연구진은 “에이전트가 스스로 환경을 탐험하며 새로운 정보를 능동적으로 수집·학습하는 단계로 진입하는 것이 다음 과제”라고 밝혔다. 업계는 메멘토 등 새로운 학습 패러다임이 기업뿐 아니라 학계·개발자 생태계까지 빠르게 전파될 것으로 전망한다. AI 자율학습의 도래가 실제 서비스와 산업 전반의 혁신을 불러올지 국제사회가 주목하고 있다.